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工业大数据:下一个提升制造业生产力的技术前沿

德国“工业4.0”强调通过信息网络与物理生产系统的融合,即建设信息物理融合系统(Cyber-PhysicalSystem,CPS)来改变当前的工业生产与服务模式。美国GE公司倡导的“工业互联网”,则强调通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,来重构全球工业。

  • 2021-05-06
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一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度模型与算法_袁帅鹏

从钢铁企业的管加工生产中抽象出一类具有特殊阻塞约束的两阶段流水车间成组调度问题.与传统阻塞约束不同,工件是否发生阻塞并非取决于缓冲区容量,而是取决于工件自身的规格、尺寸等属性.针对此调度问题,以最小化最大完工时间(makespan)为目标建立混合整数线性规划模型,并通过三划分问题的多项式归结证明问题的强NP难特性,进而将问题划分为工件组排序和工件组内工件排序两个子问题,提出一种基于协同进化的分布估计算法.算法针对两个子问题各自特点进行独立编码,分别设计启发式规则构造初始种群,并提出带有工件区块结构特征的概率模型来指导种群进化.基于实际生产数据设计多种问题规模的实验,从而表明所提出模型和算法的有效性.

  • 2021-05-06
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基于改进遗传算法的海上风电场消纳拓扑结构优化模型_赵东来

在对海上风电场功率汇集系统进行分析的基础上,建立数学模型对其经济性和可靠性进行综合评估,提出基于改进单亲遗传算法的海上风电场功率汇集系统拓扑结构优化模型。对包含多个海上变电站的大型海上风电场提出基于范式距离最优的区域划分方法。研究结果表明:所提出的模型可以在统筹优化经济性和可靠性的同时快速获得拓扑连接优化结果,与传统的遗传算法相比收敛速度更快,优化结果更好;通过对海上风电场经济性和可靠性的权重赋值,还可得到不同权重下的拓扑结构优化结果,从而为大型海上风电场建设中的功率汇集系统拓扑优化提供参考。

  • 2021-05-06
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一种应用于空间碎片演化模型的碰撞概率算法_王晓伟

针对碰撞概率算法Cube模型参数影响空间碎片演化模型的仿真结果问题进行了深入分析与研究,并将原Cube算法进行改进,由此提出I-Cube模型。经过多次蒙特卡洛仿真结果验证,I-Cube模型对演化过程中空间碎片碰撞概率的计算更为准确合理,空间碎片长期演化模型的结果不再依赖于自身碰撞概率算法的相关参数,提高了空间碎片长期演化模型的稳定性与可信度。

  • 2021-05-06
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面向最小尾气排放的干道车队协调控制模型及算法_李嘉智

为了减少车队在干道交叉口的尾气排放,本文根据比功率排放模型,构建了尾气排放量与延误时间、停车次数之间的关系模型;根据干道协调控制下延误时间、停车次数与相位差之间的相关关系,建立了一种以干道车队尾气排放总量最小为目标的干道双向信号协调控制模型,并利用MATLAB编程软件实现了信号周期与相位差的优化;最后应用该模型对相邻信号交叉口进行了算例测试分析,研究结果表明:在未饱和状态下,双向车队尾气排放总量与其总的延误时间和停车次数既具有一定的相关性,也具有一定的差异性,尾气排放总量最小是延误时间最短和停车次数最少的综合表现。

  • 2021-05-06
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多工厂环境下考虑个体利益的多目标协同生产计划模型及算法_景熠

针对由多个工厂组成的分布式系统,考虑不同工厂的个体利益诉求,构建了多目标协同生产计划模型。在该模型中,以最大化整体收益作为第一个优化目标;同时,基于亚当斯的公平理论,利用偏离系数法,以最小化个体收益平衡偏差作为第二个优化目标。结合模型结构特点,基于快速非支配排序遗传算法,设计了相应的求解过程。最后,通过一个算例验证表明,本文设计的计划模型和求解方法,不仅可以从网络集成角度协调各个工厂的生产、库存和运输活动,而且能够实现整体利益和个体利益非一致性的最小化。

  • 2021-05-06
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工业互联网技术的三大功能要素如何赋能数字化转型

中国信息通信研究院的数据显示,2018年,中国产业数字化占GDP比重为27.63%,落后于英国的54%、美国的52.8%、德国的54%。这意味着在中国数字技术对整体经济的渗透远远不够。2020年,中国官方发起企业“上云用数赋智”行动,要求平台企业帮助中小微企业渡过难关,提供多层次、多样化服务,减成本、降门槛、缩周期,提高转型成功率。以平台企业整合上下游,打造数字化供应链,不仅能给中小企业提供系统服务,同时也能帮助企业找到市场,这也是新基建的价值所在。

  • 2021-05-06
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高精度定位技术赋能数字化医疗转型的5大趋势

此时此刻,我们正在经历的新型冠状病毒(以下统称COVID-19)流行病给全球医疗系统带来了巨大的压力,包括过度紧张的急诊室、紧缺的药品和医疗器械等。此外,随着人口老龄化的加剧、受生活影响的非传染性疾病的增多,加之财政限制等多方面原因,迫使医疗保健领导者寻求更多数字化解决方案,包括智能手机应用、远程咨询、电子记录、可穿戴设备和人工智能(AI),其中许多解决方案是建立在传感器、无线通信技术、云存储和数据分析能力综合技术的基础上。

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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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2025年,全球人工智能市场规模达到3909亿美元,中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张,制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初,中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底,跃升至100万亿;2026年3月,已突破140万亿,两年增长超千倍。这些数字背后,是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。

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